numpy的基础运算
一 、numpy的基础计算1
1.1 减法
import numpy as np
a=np.array([10,20,30,40])
b=np.arange(4)
c=a-b
print(a,b)
print(c)
结果
1.2 加法
import numpy as np
a=np.array([10,20,30,40])
b=np.arange(4)
c=a+b
print(a,b)
print(c)
结果
1.3 乘方
import numpy as np
b=np.arange(4)
c=b**2
print(b)
print(c)
结果
1.4 三角函数
import numpy as np
b=np.arange(4)
c=10*np.sin(b)
print(b)
print(c)
结果
类似的 cos tan
1.5 比较
import numpy as np
b=np.arange(4)
print(b)
print(b<3)
结果
1.6 乘法
import numpy as np
a=np.array([[1,2],
[3,4]])
b=np.arange(4).reshape((2,2))
c=a*b //各项相乘
c_dot= np.dot(a,b) //矩阵相乘
print(c)
print(c_dot)
结果:
1.7 随机数
import numpy as np
a=np.random.random((2,4)) //numpy库下的random模块,random下有一个random函数(生成0-1之间的数)
print(a)
print(np.sum(a))
print(np.max(a))
print(np.min(a))
结果
1.7 最值
import numpy as np
a=np.arange(4).reshape(2,2)
print(a)
print(np.sum(a,axis=1)) //axis=1表示行,=0等于列
print(np.max(a,axis=0))
print(np.min(a,axis=1))
结果
二、numpy的基础计算2
2.1 简单统计
import numpy as np
a=np.arange(2,14).reshape(3,4)
print(a)
print(np.argmin(a)) //最小数的下标
print(np.argmax(a)) //最大数的下标
print(np.mean(a)) //平均值
print(a.mean())
print(np.average(a))
print(np.median(a)) //中位数
print(np.cumsum(a)) //逐步累加
print(np.diff(a)) //差分
print(np.nonzero(a)) //返回非零元素的行下标和列下标
b=np.arange(10,2,-1).reshape(2,4)
print(b)
print(np.sort(b)) //排序,默认按行
print(np.transpose(b)) //转置
print((b.T).dot(b))
print(np.clip(b,5,8)) //比5小的都为5,比8大的都为8
结果
2.2 numpy的索引
import numpy as np
a=np.arange(3,15)
print(a[3])
b=np.arange(3,15).reshape(3,4)
print(b[2]) //第三行
print(b[2][1])
print(b[2,1])
print(b[2,:])
print(b[:,1])
print(b[1,1:2])
for row in b:
print(row)
for column in b.T:
print(column)
print(b.flatten())
for item in b.flat: //迭代器
print(item)
结果